本文關(guān)鍵詞：基于小波分解的腦電信號特征提取

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【摘要】：該文針對腦電特征提取數(shù)據(jù)量大、分類性能較差等缺點(diǎn),采用離散小波變換的方法來進(jìn)行特征提取。分析了小波變換特征提取的特點(diǎn)和特征表示方式,用Daubechies小波函數(shù)對基于運(yùn)動想象的腦電信號進(jìn)行四層分解,抽取小波變換的重要子帶小波系數(shù),小波系數(shù)均值和小波系數(shù)方差組成不同的特征向量。該文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行分類,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于重要子帶小波系數(shù)均值和方差形成的特征向量具有更高的分類性能,為利用腦電識別人的不同意圖提供了快速而有效的手段。
【作者單位】： 吉林大學(xué)通信工程學(xué)院;
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 腦-機(jī)接口(Brain-Computer Interface,BCI)是一種不依賴于腦的正常輸出通路的通信系統(tǒng),是一種新的人機(jī)接口方式,其實(shí)質(zhì)是通過腦電信號的變化來識別人的意圖,實(shí)現(xiàn)人機(jī)交流。BCI技術(shù)在許多領(lǐng)域中正受到世界廣泛的關(guān)注。BCI的研究涉及多種學(xué)科,許多疑難問題還有待解決,其中特征的

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本文編號：1195189